Une plateforme RAG + agents souveraine, avec la gouvernance intégrée
Une plateforme d'IA d'entreprise auto-hébergeable qui unifie la génération augmentée par la recherche (RAG), les agents autonomes et la gouvernance de l'IA, afin que les organisations adoptent l'IA générative sur leur propre infrastructure sans céder leurs données.
Le problème
Les entreprises des secteurs réglementés veulent la productivité de l'IA générative, mais ne peuvent pas envoyer de données confidentielles à des API tierces, et n'ont aucun moyen unifié de gouverner l'usage des modèles. Résultat : une « shadow AI », des outils fragmentés et un risque non maîtrisé.
Le système en un coup d'œil
Connaissances
RAG sur des sources privées et souveraines
Agents
Workflows multi-étapes avec outils
Services
FastAPI derrière une interface Next.js
Kubernetes
Conteneurisé et livré par CI/CD
Gouvernance
Points d'accroche LLMOps pour la supervision et l'évaluation
Approche
Plutôt qu'un énième habillage de chatbot, la plateforme traite l'IA générative comme une infrastructure de production. Elle combine trois couches : une couche de recherche ancrée dans le savoir propre de l'organisation, une couche d'agents pour les tâches multi-étapes, et une couche de gouvernance qui rend l'usage observable et maîtrisable, le tout déployable sur le cloud du client.
- Ancrage RAG sur des bases de connaissances privées et souveraines
- Orchestration d'agents pour des flux multi-étapes et outillés
- Gouvernance et LLMOps pour l'observabilité et le contrôle
Architecture
Une architecture découplée sépare la couche d'expérience Next.js de la couche de services FastAPI, avec l'accès aux modèles, la recherche et l'orchestration des agents derrière des API bien définies. L'ensemble est conteneurisé et orchestré par Kubernetes, pour un passage à l'échelle horizontal et un fonctionnement identique du poste de travail au cluster de production.
- Front Next.js · back FastAPI
- Services conteneurisés orchestrés par Kubernetes
- CI/CD automatisée pour des livraisons reproductibles
- Points d'ancrage LLMOps/MLOps pour la supervision et l'évaluation
Déploiement
La plateforme est livrée sous forme de conteneurs avec des pipelines CI/CD, pour être déployée dans l'environnement propre du client et mise à jour en toute sûreté. La souveraineté est la contrainte de conception : données et modèles restent là où l'organisation les maîtrise.
Valeur métier
La plateforme offre aux organisations réglementées une voie unique et gouvernée pour adopter l'IA générative, ancrée dans leurs données, orchestrée pour de vrais flux de travail, et opérable par leurs propres équipes. Elle condense en un seul système cohérent et auto-hébergé ce qui exige habituellement une intégration multi-fournisseurs.
Enseignements
La gouvernance ne peut pas être une réflexion après coup : observabilité et contrôle appartiennent à l'architecture dès le premier jour.
La souveraineté (l'auto-hébergement) est souvent le facteur décisif pour les acheteurs réglementés, avant même la qualité brute du modèle.
Séparer la couche d'expérience de la couche modèle/agents garde le système adaptable à mesure que les modèles évoluent.